2020年度（令和 ２年度）
明治薬科大学ファカルティ・ディベロップメント活動報告書

明治薬科大学 FD 委員会

目次

1. はじめに
2. 2020 年度 新任教員 講義ビデオ閲覧による自己評価
3. 2020 年度 FD・SD 研修会
4. 学生による授業アンケートで評価の高い教員の選出
5. 新任教員講義ビデオ閲覧によるピアレビュー(全教員対象）
6. 2020 年度シラバス研修会

2はじめに

今年度は、新型コロナウィルスの流行により、新たな講義への変更、対応を余儀なくされ、それに伴い、これまで行ってきたFD活動も変更を余儀なくされた年度でした。これまで多くの FD 活動により本学では毎年格段のレベルアップを果たしてきました。来年度はFD委員の先生方とともにさらなる改善を目指していきたいと思っております。
これまで明治薬科大学では、教育内容・方法の改善を目的とした FD 活動の一環として、学生による授業アンケート評価、教員による相互評価(ピアレビュー)および教育方法改善のための講演会を継続して実施してきましたが、今年度は昨年度までと異なり、Cbox(講義収録/動画コンテンツ作成システム)およびMY-CAST（moodle）を利用した講義収録ビデオを用いた自己評価を新任教員を主な対象として実施することができませんでした。さらに、この収録ビデオ閲覧による同僚評価（ピアレビュー）を全教員を対象として実施することもできませんでした。
一方、今年度も学生による授業アンケートで高評価の教員による模範講義を教員向けにビデオ配信を行いました。
今年度の FD 研修会については、 SD 研修会との合同企画で、東京工業大学 情報活用IR室
森雅生先生に、大学戦略としてのInstitutional Researchについてご講演いただきました。

本報告書では、2020年度に実施した学部FD活動について報告させて頂きます。本報告書が今後の FD 活動のさらなる充実・発展の一助となれば幸いです。最後に、2020年度の本学のFD 活動にご理解をいただき、また、さまざまな実施活動にご協力ご参加いただいた教職員の皆様方に心より感謝申し上げます。

2021年 5月2020 年度

明治薬科大学 FD 委員会

委員長 中舘 和彦

2020 年度 新任教員 講義ビデオ閲覧による自己評価

これまで毎年行ってきていた新任教員に対する自己評価は、コロナ禍において対面講義ではなかったことに加え、本学でのビデオ配信での評価方法が確立していなかったことから、２０２０年度は実施できなかった。
来年度は、コロナ禍における講義方法対応やビデオ収録での評価方法を検討した上で、実施可能であれば、新任教員の自己評価を実施する方針である。

2020 年度 FD・SD 研修会

令和２年度ＦＤ・ＳＤ研修会のご案内
学長 越前宏俊
ＦＤ委員長 中舘和彦
本年度のＦＤ・ＳＤ研修は、「大学戦略としてのＩＲ（インスティテューショナル・リサーチ）」として、下記の日程で開催いたします。
大学におけるＩＲとは、教育、研究、学生支援をはじめ、大学運営上の意思決定および計画立案に必要な情報を、収集・分析・提供する組織カテゴリであります。本学の戦略策定においても、今後、重要な役割を果たすことから、ＩＲの概要・認識等を全学的に共有することも兼ねまして、研修会を実施いたします。
教職員の皆様におかれましては、万障お繰り合わせの上、ご参加くださるようお願いいたします。
記
令和２年度ＦＤ・ＳＤ研修会
1.日時：令和２年９月２３日（水）13：30～15：00
2.会場：ＷＥＢ研修（Microsoft Teams）
3.対象：全教職員、役員
4.司会：ＦＤ委員長 中舘和彦
5.挨拶：13：30～13：35 学長 越前宏俊
6.講演：13：35～14：35
演題「大学戦略としてのＩＲ（Institutional Research） 」
講師：森 雅生/もり まさお 氏（東京工業大学 戦略的経営オフィス・情報活用IR室 教授）
現在、大学経営（教育・研究・社会貢献）における意思決定や計画策定に対し、基礎資料をデータに基づいて分析報告や助言を行っている組織に所属。
7.質疑応答：14：35～14：50※当日のテキストは事前に電子配布予定。
8.閉会挨拶：14：50 兎川忠靖（教務委員長）
なお、欠席された場合には、後日に指定する期日までに必ず視聴くださるよう、宜しくお願いいたします。
以上

講演資料

⾃⼰紹介

⼤学戦略としてのInstitutional Research• 昭和62年4⽉⼊学〜平成3年3⽉卒業
学⼠• 九州⼤学 理学部 数学科• 平成3年4⽉⼊学〜平成5年3⽉修了

明治薬科⼤学 FD・SD 研修会令和2年9⽉23⽇ オンライン修⼠

修⼠（理学）• 九州⼤学 ⼤学院 理学研究科 数学専攻 修⼠課程
• 平成5年4⽉⼊学〜平成8年3⽉単位修得後退学

博⼠後期• 九州⼤学 ⼤学院 総合理⼯学研究科 情報システム学専攻 博⼠後期課程

東京⼯業⼤学 情報活⽤IR室
森 雅⽣
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講習内容

⾃⼰紹介
• 平成8年4⽉〜平成18年9⽉
部局• 九州⼤学 システム情報科学研究科 助⼿

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例• 平成18年10⽉〜平成27年3⽉
IR• 九州⼤学 ⼤学評価情報室 助教・准教授• 平成23年4⽉〜平成29年3⽉

学位

a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査• 博⼠（情報科学）九州⼤学 システム情報科学府• 平成27年4⽉〜

IR• 東京⼯業⼤学 情報活⽤IR室 教授

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤国際学会DSIRの創設、⼤学情報・機関調査研究集会MJIRの創設、
ORCID⽇本コンソーシアム運営委員会委員⻑、⽇本インスティチューショナル・リサーチ協会副会⻑
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1. Institutional Researchの概要

1. Institutional Researchの概要

内部質保証◇ 機関の⽬的に沿って機関の活動をモニタし，必要な場合は客観的データに基づき改善を⾏い，それを不断に継続する。

◆ 内部質保証を実質化するための機能の⼀つとして，IR（Institutional Research）がある。

1. 機関の⽬的や評価の基準
2. モニタリングの仕組み
3. 改善の仕組み◇ IRとは“機関の意思決定や計画策定に資する情報の提供“J. Saupe 1990

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1. Institutional Researchの概要

1. Institutional Researchの概要
デ"
タ分
析に基づく
評
価と改
善

教育の⽬的
⼊学者受⼊
⽅針

教育課程編成⽅針

学位授与
⽅針

IR:活動のモニタリング（観測と分析）DWH

教育⽬的と3⽅針：内部質保証研究の⽬的!
"#分析
&基()
評
価,改善

学術的インパクト

組織運営（⼈・資⾦）

研究成果

環境整備（場所・設備）

質と量
社会
関連性

IR:活動のモニタリング（観測と分析）

DWH

研究活動の内部質保証

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2. 3要素と業務サイクル

講習内容

IRにはどんなスキルが要るの︖
文脈的知性

例）組織のどこを動かせば改善につながるかITcontextual

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例

テクノロジー

問題解決知性
issue例）課題を具体化し分析レポートを作成

a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査

分析と技術の知性

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤

IRSkills例）分析に必要な情報を整理してデータ化

technical

高等教育（文脈）9

2. 3要素と業務サイクル

IRのIntelligence3つの層(Terenzini 1993)

統計学

データサイエンス(Davenport 2012)
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講習内容

IRの業務はどんな⾵に「回ってるの」︖
⼤学執⾏部事務局

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例
a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査

Howard-McLaughlinの情報支援サイクル

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤

R.D Howard著, ⼤学評価・学位授与機構IR研究会訳「IR実践ハンドブック」2012

Institutional Research1112

a. 資格取得系⼤学の例

a. 資格取得系⼤学の例

このケースで機関調査を進める上での困難ある私⽴⼤学の資格取得コースにおける問題
福祉関連の資格• 社会福祉⼠… 福祉⾏政のコーディネート• 介護福祉⼠… 介護⼠• 精神健康福祉⼠… ソーシャルワーカーなど「社会福祉⼠の資格取得状況が悪い」• 記名式アンケートへの抵抗。
• 個⼈情報保護の観点から、成績データは部局で管理されており、本部事務局で取り扱うことができない。
• 記名式アンケートの結果と成績データの層別分析などがIRの定⽯。

↓学⽣アンケートと成績を⽐較して原因を調査
13

14

a. 資格取得系⼤学の例

a. 資格取得系⼤学の例

既に卒業した学⽣の１年次から４年次までの単位取得率や成績の平均点を折れ線グラフにしてみる。

考察

各コースの平均点推移
社会福祉⼠コース

介護福祉⼠

精神健康福祉⼠

• ヒアリングで社会福祉⼠コースから他のコースへの（介護福祉⼠）転コースもあることを確認。

8582.6

82.2
81.1

81.2
80.5

80.3
79.2

80

78.2
78.1

• もしかしたら、社会福祉⼠そのものへの誤解？

75
平均
点

72.4

71.3

70

• ⼊学説明における改善の必要性が認識される。

69.7

65

• この調査をきっかけに、記名式アンケートの必要性を全学に提案。

60
123年次

• 社会福祉⼠コースの２年次の成績低下が⽬⽴つ。

41615b. 中退予防の例

b. 学修・学⽣調査• 中退は⼩規模私⽴⼤学で抱える死活問題（3割!）。
• 中退予測の研究はAstin（1975）とTinto（1975）から。
• 近藤・畠中（2016）による3年次当初における中退予測の可能性の検証。
• ⽩⿃ほか（2020）は中退確率を提案、ぜめス
ターごとに学⽣の中退確率が変化する数理モデルを提案し、変化のパターンを⾒ることでリアルタイムに中退予測ができる可能性を⽰唆。
• これらは、機械学習や⼈⼯知能などを⽤いるが、⼀般的な精度を確定できず、開発途上。

• アンケートにより学⽣の⽣活実態を調査。
• 成績と結合することで多⾓的な分析。
• 学⽣調査の例
1. ⼤学IRコンソーシアム（同志社⼤等）⽶国のNSSEをベースに⼤学間⽐較が可能．
2. 教学⽐較IRコモンズ（お茶の⽔⼥⼦⼤等）学修⾏動⽐較調査．無償．
3. PROG（河合塾）ジェネリックスキル（社会⼈資質）測定．
4. 学⽣調査アセスメント（ベネッセ）学⽣の動機付け，就職活動対策．

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18

4. IR Starter Kit（設置など）

講習内容

1. 学内での合意

a. 設置に関し執⾏部が学内で合意を取る。
b. IRに必要と、収集するデータに聖域を作らない。

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例

2. 関係者の役割

a. 室⻑は理事・副学⻑（これ重要）。
b. 実質運営は専任教員。

a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査

3. データセンターや分析センターではない

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤

a. 経営判断に活⽤できる分析⼿法や指標の開発。
b. データ流通マネジメントなどIR⽂化の醸成。
c. 業務DBとIRデータは必ず分ける→Data Warehouse

20

19

情報活用ＩＲ室の役割

令和2年度

分析結果の提供・支援①から⑥までのフローがIR活動

監事

戦略統括会議情報活用IR室
室長
副室長
副室長
担当教員
担当教員担当教員
技術職員
技術支援員
技術支援員
事務担当

佐藤 勲 理事・副学長
三原 久和 副学長
奥村 学 教授
森 雅生 教授
大石 哲也 特任准教授
姉川 恭子 特任准教授
加藤 信也
小野寺 理香田中 要江
企画・評価課

運営委員会

分析結果
提供・支援

企画立案執行組織
教育・研究・国際・社会連携
等データ

運営
委
員
会

幹事会

第８条（人員構成）
1.室長
2.副室長（現２名）
3.情報活用IR室教員
4.理事・副学長から学長の指名
5.そのほか学長の指名するもの（部長）
6.事務局長※ 幹事会は室の実質的運営方針を企画

理事・副学長
事務局長
企画・評価課長

副室長

企画担当
理事・副学長室長

事務局

情報基盤担当副学長

IR専任教授総務部、財務部、学務部、国際部、研究推進部、施設運営部の各部長および課長④分析と考察情報活用IR室
研
究副室長

教育

ランキング
分析等

特任准教授

教員自己点検システム

DAS

技術支援員
（調査担当）

特任准教授（財務情報担当）

戦略的経営オフィス

技術支援員（情報担当）

特任講師（業務可視化・電子化担当）

企画・評価
課長

DWにおける構成要素とプロセス③ETL④データウェア
ハウス②メタデータ⑤分析ツール• Data Warehouseとはデータの更新や追加を⾏わない、閲覧だけを⾏うデータベース。
• 規模の⼤きなものを準備する必要はない。
• ソースが異なるデータはIDで関係づける（結合可能性）ことが望ましい。

2123①データソース

③ETL

評価
データ取得

人事課、主計課、労務室
教務課、情報基盤課
広報•課
研究資金支援課、産学連携課
情報図書館課③ データの整備と共有

DWにおける構成要素とプロセス①データソース

オープンサイエンス
推進部門

申請業務
電子WF

Data Warehouseの構成要素④データマート

T2R2・SS

評価グループData Warehouseの構成要素②メタデータ

支援・連携
副室長

分析可視化・DW

実働室員（7名）

財務

戦略推進G,総合企画G,主計課

21

技術職員

ゼグメント分析CITLとの連携

電子決済システム

Open
Science

FIS

IR専任教授実際は監査室と同等の位置づけ

部局等
教育・研究・社会貢献等データ

オープンデータ
各種大学IR情報⑤報告
提案☆ Research Question（RQ）を同定。他部署と室の協力要請や依頼についての討議。

②RQ
具体化

人事・財務・学生・研究費
等データ

データ
提供

⑥意思決定

①RQ
同定

室長が何をすべきか判断・指示を行う場

副室長

Data
Analyzing
Systemデータ収集※20200910時点での案

学長・執行部

情報活用ＩＲ室運営体制図

データ提供

学 長

④データマート④データウェア
ハウス⑤分析ツール

24

DWの構成要素

DWの構成要素

データウェアハウスの構成

データウェアハウスの構成

各ゼメスター毎の学⽣の平均GPAデータから所属やゼメスターごとに学⽣のGPAの分布を⾒る多次元分析をおこなう。まずはER図を作成。
学科マスタ

学科コード
学科

学⽣GPA

GPA

学部コード
学部学部マスタ

学⽣GPA

学部学科

学籍

学科コード(FK)
学籍番号(FK)
ゼメスター(FK)

学部コード（FK）

事実表を中⼼に星のような形をしている“スタースキーマ”

学籍番号

学科コード

⽒名

学科学⽣類別学部

学籍

学科コード(FK)
学籍番号(FK)
ゼメスター(FK)GPA

次元表
Dimension Table

ゼメスタマスタ

学籍番号
学⽣種別

事実表
Fact Table

次元表
Dimension Table

ゼメスタ

ゼメスター

ゼメスター

年度

年度

期

期

次元表
Dimension Table

21

22

23

24

メタデータの管理⽅法• メタデータとテーブルの関係を⽰したER図、活⽤レイヤーでのスタースキーマ、多次元キューブの構成例を1シートに記録。
• IR分析のテーマごとに、メタデータシートを作成。
• システムの改修などに応じて、内容を改定。
• 技術を持たない担当者
は、業者に依頼してこの⽂書をメンテナンスする。

講習内容

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例
a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤
2530

教育コストの測定

4. データ分析・可視化

問題：
教員の⼈件費、および、学⽣からの学費収⼊を考慮して、教員の担当する講義において、教員あたり、何⼈の学⽣を担当するのが経済的に妥当であるかを検討せよ。

「問題」とは何？
改善

改善コスト
c

解決策

f

理想状態
s’

このギャップが意識すべき「問題」の⼀部

f s ,c ≥ s'

現状

( )

現状分析

現実の状態s

教員の成績評価に関する統制の課題

正解は出せないが指標を開発することはポイント
IRではしばしばある。
1. 教員の⼈件費
2. 1単位あたりの教育収⼊
3. 科⽬あたりの教員が担う教育の従事時間

3132

教育コストの測定

教育コストの測定

1. 教員の1年間の勤労時間は何時間か？

3. 卒業要件128単位（医学系200単位）の学部学⽣が⽀払う1単位あたりの⾦額はいくらか？

（365⽇ー125⽇）× 8時間＝1920時間

2. 年収（⽀払額）1,000万円の教員の1時間あたりの⼈件費はいくらか？
10,000,000円 ÷ 1,920時間 ≒ 5210円/時間

国公⽴ 2,425,200円 ÷ 128単位 ≒ 18,947円/単位
私⽴⽂ 3,965,807円
私⽴理 5,398,765円
国公医 3,496,800円
私⽴医 23,374,212円
1科⽬2単位であれば、その科⽬に対し学⽣は37,894円⽀払っていることになる＝担当教員は1名に2単位認定すると37,894円収益を上げることになる。
ただし、簡単のため、施設設備費⽤はここでは考えない。

33

34

教育コストの測定

教育コストの測定

4. ⼀⼈の教員が通年で5科⽬担当し、各科⽬は2単位であるとする。このとき、この教員は講義に1年でどれくらいの時間を割いているか。

問題：CVP(cost-volume-profit)分析を適⽤

5科⽬×2単位×0.75時間×15回＝112.5時間

教員の⼈件費、および、学⽣からの学費収⼊を考慮して、教員の担当する講義（5科⽬、各々2名で分担）において、何⼈の学⽣を担当するのが経済的に妥当であるかを検討せよ。
利益：学費収⼊
収益・損失! = ,-, ./0(!

5. 講義の準備に講義の2倍の時間を使い、各科⽬の分担は平均して2名だとすると、教育にさいている時間・⼈件費はどれくらいか。
112.5時間 × 3 × 0.5（分担率）= 168.75時間
168.75時間 × 5,120円/時間（時給）＝ 864,000円
学⽣の数によらない
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損失：教員⼈件費! = 2,605( + 864,00086.4万円
講義にかかる
⼈件費24.5⼈

学⽣⼀⼈の成績評価等でかかる教育負担を0.5時間とする
0.5時間×5,120円/時間（⼈件費）＝2,605円(学⽣数365. 意思決定への活⽤

講習内容

よく聞く話。
改⾰総合⽀援事業の条件が、IRを重視するため、IRを設置したがどう活⽤して良いかわからない。

1. Institutional Research の概要
2. IRを構成する3要素と業務サイクル
3. 具体例
a. 資格取得系⼤学の例
b. 中退予防の例
c. 学修・学⽣調査IRの担当者が迷います。しっかりしてください。

4. IR starter kit
5. データ分析・可視化
6. 意思決定への活⽤
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5. 意思決定への活⽤

5. 意思決定への活⽤

まずは、定期的にモニターしたいことを学内で決めましょう。

卒業に失敗している学⽣や、⼀回で資格が取れなかった学⽣について、これらの属性で何かパターンが⾒えないでしょうか。

その⽬的は、薬学教育の評価で問われていることに対する対応でも構いません。
例えば、⼊学者の⾼校での成績および⼊試結果と、卒業時の成績（GPA）と国家資格試験の結果について、どのような相関があるかをみるのです。
次に、出⾝⾼校・通学下宿の別・などで分類します。
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最後に• ⽇本IR協会は会員を募集しています。スキルや情報の共有を⾏っています。https://jairweb.jp/• ⼤学情報・機関調査研究会は12⽉にオンライン研究会を開催します。https://mjir.info/• 東京⼯業⼤学では社会⼈アカデミーとして15回のIRの講義を⾏なっています。
• 東京⼯業⼤学 情報活⽤IR室はIRのコンサルテーションをお受けする準備をしています。
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⼊学時に成績が良くても、卒業時に悪くなったり、資格が取れない場合、⼤学⽣活の中でつまづきがあったということです。
こうした学⽣を早期に察知し、⼿当てすることを組織的に対応することが、内部質保証とされています。
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意見

Q&A
Q１）学生成績をすべてデータとして取り込んでいるのでしょうか？
Ａ１）必要に応じてですが、教学 IR を行う場合は、全てのデータが対象になります。通常、年度末に成績が提出され、次年度 5 月くらいに確定するので、その時期にフローズン
データ（教務システムの全成績データ）をいただきます。
Ｑ２）講義名やシラバスの変更があるとき、データベースの整合性を維持する方法はあるのでしょうか？
Ａ２）データ変更は予期できません。成績等も遡って修正がなされることがあります。よって、上記のように基準日を設定して（たとえば 5 月 1 日）、データ分析の結果は基準日現在という表現で報告します。文科省への学校基本調査も同じです。
Ｑ３）出身高校や高校成績、居住形態などは、個人情報に密着したデータではないかと思うのですが、大学成績などと統合した形でデータベースを作るのでしょうか？
Ａ３）個人情報は何であるか、大学・機関で決めている（はず）ですので、その方針に従うことをお勧めします。統合することがリスク管理上、回避すべきならば、分析するときだけ統合する方法もあります。
Ｑ４）データの更改は、年度毎（もしくはセメスター毎）で実施されているのでしょうか？
Ａ４）1 でお答えしたのと同様です。
以上

学生による授業アンケートで評価の高い教員の選出

本学では、毎年、全学的に「学生による授業評価アンケート」を実施しており、授業方法の改善と教育力の向上に役立てている。アンケートの回収率が75％以上の授業科目の総合評価及び学生の自由記述内容を参考に総合的な評価を行い、評価の高い教員と改善が必要と思われる教員を選出した。ただし、選択科目（外国語選択科目を除く）は履修者数が50名以上、外国語科目については40名以上の履修者数の科目を対象とした。
学生による授業評価アンケートで高評価を得た専任教員として、10名（専任教員4名、非常勤講師6名）の教員を選出した。また、高評価教員１名を学長特別表彰に選出した。
学生ホールに教員名を公表するとともに、学長による表彰を行った。
また、一定基準満たさない改善を要する教員が今年度１名いたことから、当該教員には口頭注意とともに改善計画書の提出を義務付け、次年度以降の講義改善を行うこととした。

2019 年度 新任教員講義ビデオ閲覧によるピアレビュー(全教員対象）

例年行っている講義収録コンテンツによる自己評価で収録した教員の講義ビデオについて、同僚教員によるピアレビューを実施することができなかった。来年度はシステムを見直し実施する予定である。

2020 年度シラバス研修会

今年度は、オンラインでの実施の目処が立たなく、シラバス研修会を実施できなかった。
来年度は、教員のカリキュラムへの対応や統一性を図るため、実施する予定である。

2020 年度 FD 活動報告書

編集

2020 年度明治薬科大学 FD 委員会
中舘 和彦 浦辺宏明 川北晃司 兎川忠靖 山﨑紀子
高野 麻子 飯田 克巳
宮崎 秀信 山本 一真

発行日 2021 年5 月 20 日
発行

発行

明治薬科大学〒204-8588 東京都清瀬市野塩２-522-1
TEL 042-495-8611 (代表)